Bacterial Disease Detection of Cherry Plant Using Deep Features
Yazarlar (3)
Doç. Dr. Emrah Dönmez Bandırma Onyedi Eylül University, Türkiye
Dr. Öğr. Üyesi Yavuz ÜNAL Amasya Üniversitesi, Türkiye
Hatice Kayhan
Amasya Üniversitesi, Türkiye
Amasya Üniversitesi, Türkiye
| Makale Türü |
Özgün Makale
(SCOPUS dergilerinde yayınlanan tam makale)
|
||
| Dergi Adı | Sakarya University Journal of Computer and Information Sciences | ||
| Dergi ISSN | 2636-8129 Dergi Bilgileri (2024) | ||
| Dergi Tarandığı Indeksler | Scopus | ||
| Makale Dili | Türkçe | Basım Tarihi | 04-2024 |
| Kabul Tarihi | 10-01-2024 | Yayınlanma Tarihi | 30-04-2024 |
| Cilt / Sayı / Sayfa | 7 / 1 / 1–10 | DOI | 10.35377/saucis...1359146 |
| Makale Linki | http://dx.doi.org/10.35377/saucis...1359146 | ||
| UAK Araştırma Alanları |
Görüntü İşleme
Makine Öğrenmesi
Yapay Zeka
|
||
| Özet |
| Although the cherry plant is widely grown in the world and Turkey, it is a fruit tree that is difficult to grow and maintain. It can be exposed to various pesticide diseases, especially during fruiting. Today, approaches based on expert reviews and analyses are used for the identification of these diseases. In addition, cherry producers are trying... |
| Anahtar Kelimeler |
| Cherry plant | Classification | Convolutional neural networks | Machine learning | Plant diseases |
BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
| Atıf Sayıları | |
| Scopus | 4 |
| Google Scholar | 5 |